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Enregistrement W4229815057 · doi:10.1158/1538-7445.sabcs18-2683

Abstract 2683: Biomarkers of glucose homeostasis and inflammation and risk of prostate cancer: A case-cohort study

2019· article· en· W4229815057 sur OpenAlexaff
Ying Wang, Peter T. Campbell, Victoria L. Stevens, Christina C. Newton, Eric J. Jacobs, Michaël Pollak, Susan M. Gapstur

Notice bibliographique

RevueEpidemiology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueCancer, Lipids, and Metabolism
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésProstate cancerMedicineGlucose homeostasisInflammationOncologyCohortCancerHomeostasisInternal medicineInsulin resistanceObesity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Type 2 diabetes (T2DM) is associated with a lower risk of prostate cancer especially low-grade and localized prostate cancer. The association with aggressive prostate cancer is inconclusive. Few studies have directly examined the associations of diabetes biomarkers with prostate cancer risk. Methods: Among a cohort of 13,994 men who were on average 70.2 years (SD=5.5) and cancer free at blood draw between 1998 and 2001, 1,206 developed non-aggressive prostate cancer and 313 developed aggressive prostate cancer (AJCC stage 3-4 or Gleason score 8-10) during follow-up through June 2013. We conducted a case-cohort study including a random sub-cohort of 1,303 men, 391 non-aggressive cases and 313 aggressive cases to examine circulating hemoglobin A1c (HbA1c), c-peptide, and C-reactive protein (CRP) in relation to prostate cancer risk.Results: HbA1c, a biomarker of hyperglycemia, was inversely associated with non-aggressive prostate cancer after adjusting for age, race, family history of prostate cancer, prostate-specific antigen screening, smoking, alcohol intake, physical activity, and total energy intake (relative risk (RR) per unit increase: 0.89, 95% confidence interval (CI): 0.79-1.00, P=0.04). Further adjustment for body mass index (BMI) attenuated the association. In contrast, HbA1c was associated with a higher risk of aggressive prostate cancer after adjusting for the covariates including BMI (RR per unit increase: 1.11, 95% CI: 0.98-1.25, P=0.11). In an analysis combining self-reported T2DM and HbA1c, men with T2DM and poor blood glucose control (HbA1c ≥6.5%) had a lower risk of developing non-aggressive prostate cancer (RR: 0.53, 95% CI: 0.30-0.95) than men without T2DM and good blood glucose control (HbA1c <6.5%). After excluding men with self-reported T2DM, HbA1c was statistically significantly positively associated with risk of aggressive prostate cancer (RR per unit increase: 1.25, 95% CI: 1.04-1.51, P=0.02) but was not associated with non-aggressive prostate cancer. C-peptide and CRP were not associated with risk of either aggressive or non-aggressive prostate cancer.Conclusions: The present study suggests that men with hyperglycemia may have a lower risk of developing non-aggressive but a higher risk of developing aggressive prostate cancer. Further studies are needed to examine the role of hyperglycemia in the etiology of aggressive prostate cancer and in prostate cancer progression.Citation Format: Ying Wang, Peter T. Campbell, Victoria L. Stevens, Christina C. Newton, Eric J. Jacobs, Michael Pollak, Susan M. Gapstur. Biomarkers of glucose homeostasis and inflammation and risk of prostate cancer: A case-cohort study [abstract]. In: Proceedings of the American Association for Cancer Research Annual Meeting 2019; 2019 Mar 29-Apr 3; Atlanta, GA. Philadelphia (PA): AACR; Cancer Res 2019;79(13 Suppl):Abstract nr 2683.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,273 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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